粗读CVPR2019 论文 Transfer Learning via Unsupervised Task Discovery for Visual Question Answering
声明：本文为个人观点，如有不同意见，希望评论区指出，共同进步。 文章解决的问题 现有的大批量的视觉数据集，标签，区域选择边框为在图像中学习丰富的可表达信息提供了一定的基础。但是，如何将视觉概念给抽取出来并且传给一个视觉相关问题，并由一个问题回答模型给出这个问题的答案依然是当前要解决的一个点。我们称这类问题的总称叫做visual question answering (VQA)。 文章中的做法 作者
相关文章
- 1. Transfer Learning via Unsupervised Task Discovery for Visual Question Answering论文解读
- 2. [短]粗读CVPR2019论文 Deep Multimodal Clustering for Unsupervised Audiovisual Learning
- 3. Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering论文解读
- 4. 【CVPR2019】论文完整列表一
- 5. 论文笔记：Visual Question Answering as a Meta Learning Task
- 6. 论文阅读:Unsupervised Deep Learning by Neighbourhood Discovery
- 7. 论文解读：Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering
- 8. Learning to Paraphrase for Question Answering 论文笔记
- 9. nips 208 visual question answering 导读
- 10. 论文阅读：FVQA: Fact-based Visual Question Answering
- 更多相关文章...
- • C# 文本文件的读写 - C#教程
- • ASP Transfer 方法 - ASP 教程
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
- • Scala 中文乱码解决
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Transfer Learning via Unsupervised Task Discovery for Visual Question Answering论文解读
- 2. [短]粗读CVPR2019论文 Deep Multimodal Clustering for Unsupervised Audiovisual Learning
- 3. Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering论文解读
- 4. 【CVPR2019】论文完整列表一
- 5. 论文笔记：Visual Question Answering as a Meta Learning Task
- 6. 论文阅读:Unsupervised Deep Learning by Neighbourhood Discovery
- 7. 论文解读：Hierarchical Question-Image Co-Attention for Visual Question Answering
- 8. Learning to Paraphrase for Question Answering 论文笔记
- 9. nips 208 visual question answering 导读
- 10. 论文阅读：FVQA: Fact-based Visual Question Answering